A layered JavaScript virtual machine supporting dynamic instrumentation

Abstract

L’observation de l’exécution d’applications JavaScript est habituellement réalisée en instrumentant une machine virtuelle (MV) industrielle ou en effectuant une traduction source-à-source ad hoc et complexe. Ce mémoire présente une alternative basée sur la superposition de machines virtuelles. Notre approche consiste à faire une traduction source-à-source d’un programme pendant son exécution pour exposer ses opérations de bas niveau au travers d’un modèle objet flexible. Ces opérations de bas niveau peuvent ensuite être redéfinies pendant l’exécution pour pouvoir en faire l’observation. Pour limiter la pénalité en performance introduite, notre approche exploite les opérations rapides originales de la MV sous-jacente, lorsque cela est possible, et applique les techniques de compilation à-la-volée dans la MV superposée. Notre implémentation, Photon, est en moyenne 19% plus rapide qu’un interprète moderne, et entre 19× et 56× plus lente en moyenne que les compilateurs à-la-volée utilisés dans les navigateurs web populaires. Ce mémoire montre donc que la superposition de machines virtuelles est une technique alternative compétitive à la modification d’un interprète moderne pour JavaScript lorsqu’appliqué à l’observation à l’exécution des opérations sur les objets et des appels de fonction.

Run-time monitoring of JavaScript applications is typically achieved by instrumenting a production virtual machine or through ad-hoc, complex source-to-source transformations. This dissertation presents an alternative based on virtual machine layering. Our approach performs a dynamic translation of the client program to expose low-level operations through a flexible object model. These low-level operations can then be redefined at run time to monitor the execution. In order to limit the incurred performance overhead, our approach leverages fast operations from the underlying host VM implementation whenever possible, and applies Just-In-Time compilation (JIT) techniques within the added virtual machine layer. Our implementation, Photon, is on average 19% faster than a state-of-the-art interpreter, and between 19× and 56× slower on average than the commercial JIT compilers found in popular web browsers. This dissertation therefore shows that virtual machine layering is a competitive alternative approach to the modification of a production JavaScript interpreter when applied to run-time monitoring of object operations and function calls.